Dati Google Analytics per e-commerce: come leggerli, interpretarli e usarli
Oggi più che mai, la capacità di leggere e interpretare correttamente i dati di Google Analytics rappresenta una competenza essenziale per chi gestisce un ecommerce. Non basta osservare quante persone visitano il sito: serve capire chi sono, da dove arrivano, cosa fanno e cosa li blocca prima di concludere un acquisto.
In questo articolo analizziamo come sfruttare davvero questi dati, andando oltre le vanity metrics e trasformandoli in scelte operative concrete.
Quali dati contano davvero per un e-commerce
Google Analytics raccoglie una grande quantità di informazioni. Tuttavia, per un’attività e-commerce, è fondamentale concentrarsi su pochi KPI davvero significativi, capaci di misurare traffico, interesse, efficacia commerciale.
Ecco i principali:
- Utenti attivi e sessioni: offrono una visione chiara del volume e del coinvolgimento del traffico. Non si tratta solo di quanti entrano, ma quanti interagiscono davvero.
- Bounce rate (frequenza di rimbalzo): se un utente visita solo una pagina e abbandona, forse c’è un problema di pertinenza o usabilità. In una scheda prodotto, questo dato è particolarmente prezioso.
- Tempo medio sulla pagina: un tempo elevato suggerisce contenuti efficaci e rilevanti per l’utente.
- Tasso di conversione: uno degli indicatori più critici. Ti dice quale percentuale del traffico si traduce in vendite reali.
- AOV – Average Order Value: spesso trascurato, è il valore medio degli ordini effettuati. Incrementarlo migliora la redditività senza aumentare i costi di acquisizione.
- Sorgente/mezzo: serve a comprendere quali canali portano traffico di qualità (Google organico, Meta Ads, newsletter, referral).
Come leggere i dati in GA4
Con il passaggio a Google Analytics 4, l’analisi si è evoluta: il sistema si basa ora su eventi e non più sulle sessioni. Questo ti offre una lettura più flessibile ma anche più complessa dei comportamenti.
Ecco da dove iniziare:
“Coinvolgimento > Pagine e schermate” ti mostra quali contenuti generano interesse e quali invece causano l’abbandono.
“Monetizzazione” è il cuore per chi vende online: include dati su acquisti, entrate, AOV e comportamenti d’acquisto.
“Esplora” ti permette di costruire analisi personalizzate: funnel, segmenti per device o canale, confronti tra utenti nuovi e di ritorno.
Ricorda: puoi filtrare ogni metrica per canale di acquisizione, dispositivo, località geografica o categoria di utente. Inoltre, per esportare i dati, vai su Esplora, seleziona il report desiderato e clicca su Esporta in alto a destra. Puoi scegliere di esportare in formato CSV, Excel o PDF, facilitando così la condivisione e l’analisi esterna.
Dal dato all’azione concreta
I dati di Google Analytics non parlano da soli. Il loro potere sta nella contestualizzazione. Per arricchire la tua analisi, considera di utilizzare Google Trends. Questo strumento ti permette di vedere l’andamento delle ricerche nel tempo e di confrontare l’interesse per diverse parole chiave. Ad esempio, se noti un aumento del traffico per un prodotto specifico in Google Analytics, verifica se c’è un trend crescente per quel termine su Google Trends. Devi saperli leggere nel momento giusto, sul canale giusto, con l’obiettivo giusto.
Alcuni esempi pratici per trasformare i dati in azioni concrete:
Se il tasso di conversione mobile è più basso rispetto al desktop, prova a semplificare il processo di checkout. Ad esempio, riduci il numero di campi da compilare o offri opzioni di pagamento rapide come PayPal o Apple Pay.
Se il bounce rate da campagne a pagamento è molto alto, rivedi i tuoi annunci. Assicurati che il contenuto della landing page corrisponda alle aspettative create dall’annuncio. Potresti anche testare diverse varianti di copy o immagini per migliorare l’attrattiva.
Se il valore medio ordine è stabile o in calo, considera di implementare strategie di upsell e cross-sell. Ad esempio, se un cliente acquista una fotocamera, suggerisci accessori come obiettivi o borse per fotocamere a un prezzo scontato.
Conclusione
I dati di Google Analytics non parlano da soli. Il loro potere sta nella contestualizzazione. Devi saperli leggere nel momento giusto, sul canale giusto, con l’obiettivo giusto. Ad esempio, un nostro cliente ha scoperto che il tasso di conversione mobile era più basso rispetto al desktop. Analizzando i dati, abbiamo identificato un problema di navigazione e lentezza nelle fasi finali del checkout, che abbiamo risolto. Questo ha portato a un incremento del 25% nelle vendite mobili in un mese.
